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Agent狂欢下的冷思考:为什么说Data&AI数据基础设施,才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事,但企业部署后效果不佳,因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心,提出Data&AI数据基础设施是新范式,还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
5秒完成3D场景编辑,北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit,120倍加速太炸了
北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit,不再绕回2D,直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制,在DeltaScene测试集表现出色,单次编辑约5秒,最高120倍加速。
阿里开源 Team 版 OpenClaw,5分钟完成本地安装
阿里开源 Team 版 OpenClaw——HiClaw,它是 OpenClaw 超进化版,引入 Manager Agent 角色,解决了 OpenClaw 在安全、多任务协作、移动端体验、记忆管理等方面的痛点,还集成多个开源组件,部署简单,适合开发者和企业。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等:基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中,高保真数据获取成本高,低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法(OMA - HNN),含MA - HNN和在线渐进采样框架,经测试验证了其有效性和实用性。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了!新加坡管理大学,香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA,可统一视频理解、分割等能力,按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件,实验显示其在多任务中表现出色,代表视频智能生成重要进步。
从Demo到行业落地的Agents:技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板,哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架,映射技术演进与产业场景,覆盖50+行业案例、300+评测基准,给出可量化‘爬级’路线。
AI图像水印失守!开源工具5分钟内抹除所有水印
一款名为UnMarker的去水印技术,能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印,谷歌HiDDeN已被完全破解,SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量,已在GitHub开源,凭消费级显卡可本地部署。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点,强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现,但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架,分两阶段重建探索机制,在多数学推理基准实验中显著优于强基线,为大模型强化学习提供新范式。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。